高架桥梁混凝土裂缝的图像识别方法研究
发布时间：2022-12-21 23:02
现代桥梁在我们的日常生产生活中发挥着越来越不可替代的作用。钢筋混凝土由于其具备造价低廉,具备很好的耐久性等优点,已经成为现代桥梁中最常见的一种建筑类型。随着时间不断地向前推移,混凝土桥梁会出现老化、腐蚀等现象,因此,混凝土桥梁的日常检测与养护成了国内桥梁养护工作者越来越重视的工作内容之一。裂缝是桥梁最为普遍出现的、也是最为急需解决的一种病害,裂缝的存在会严重危害到桥梁的安全。传统的人工检测手段已经不能够满足日益增加的桥梁检测需求,随着计算机技术与自动化技术的不断发展,基于数字图像处理的桥梁裂缝无损检测技术也越来越受到人们的重视,已经成为许多专家学者研究的热点课题之一。实际拍摄的裂缝图像中存在着大量的干扰噪声,还可能会出现阴影、光照不均匀等问题,这会影响到裂缝目标提取的成功率,进而影响到裂缝的诊断与识别。针对这些问题,本文研究一种可以实时、快速、准确地实现桥梁裂缝检测的图像处理方法,适用于搭载在无人机飞行平台上的嵌入式系统。裂缝检测嵌入式系统硬件平台主要包括CortexA9嵌入式模块、OV5640摄像模块以及电源模块。本文系统利用电源模块进行供电,再通过OV5640...
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
学位论文数据集
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.3 存在的问题
1.4 本文的主要内容
第二章 图像预处理方法研究
2.1 引言
2.2 图像灰度化
2.3 图像滤波
2.3.1 均值滤波
2.3.2 中值滤波
2.3.3 滤波结果评价
2.4 图像灰度变换
2.4.1 灰度线性变换
2.4.2 灰度非线性变换
2.4.3 图像直方图均衡
2.5 本章小结
第三章 裂缝目标分割方法研究
3.1 引言
3.2 基于阈值的图像分割方法
3.2.1 最大类间方差法
3.2.2 Niblack算法
3.3 基于区域的图像分割方法
3.3.1 区域生长法
3.3.2 区域分裂合并法
3.4 基于边缘的图像分割方法
3.5 本文裂缝目标分割方法
3.5.1 背景减除算法
3.5.2 基于背景减除的自适应阈值目标图像分割算法
3.6 结果对比
3.7 本章小结
第四章 形态学滤波方法研究
4.1 引言
4.2 连通域的介绍
4.3 基于K-means的形态学滤波算法
4.3.1 传统的形态学滤波算法
4.3.2 关于K-means聚类算法基本理论
4.3.3 基于K-means的形态学滤波算法
4.4 本章小结
第五章 裂缝检测系统的设计及验证
5.1 引言
5.2 裂缝检测系统的设计
5.2.1 裂缝检测系统嵌入式硬件系统设计
5.2.2 裂缝检测软件系统设计
5.3 裂缝检测系统的验证及结果分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 本文工作总结
6.2 未来展望
参考文献
致谢
研究成果及已发表的学术论文
作者及导师简介
附件
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于阵列超声成像法的混凝土裂缝深度检测[J]. 张军,顾盛,潘永东,张健,吴玉龙. 无损检测. 2020(03)
[2]Pavement crack image acquisition methods and crack extraction algorithms:A review[J]. Weixing Wang,Mengfei Wang,Hongxia Li,Heng Zhao,Kevin Wang,Changtao He,Jun Wang,Sifan Zheng,Jiabin Chen. Journal of Traffic and Transportation Engineering（English Edition）. 2019(06)
[3]高速铁路无砟轨道表面裂缝三维图像自动识别算法[J]. 阳恩慧,张傲南,杨荣山,王郴平. 铁道学报. 2019(11)
[4]一种用于混凝土结构裂缝监测的光纤传感器[J]. 杨杰,张凯,程琳,王赵汉,李亚明. 压电与声光. 2019(04)
[5]基于自适应均值的地铁隧道裂缝图像滤波算法[J]. 张振海,尹晓珍,任倩. 重庆交通大学学报(自然科学版). 2019(06)
[6]基于无人飞机成像的桥梁裂缝宽度识别可行性研究[J]. 钟新谷,彭雄,沈明燕. 土木工程学报. 2019(04)
[7]路面破损图像自动处理技术研究进展[J]. 徐志刚,车艳丽,李金龙,赵祥模,潘勇,王忠仁,韦娜,宋宏勋. 交通运输工程学报. 2019(01)
[8]自适应窗口形状的中值滤波[J]. 邹永宁,姚功杰. 光学精密工程. 2018(12)
[9]图像边缘检测算法研究新进展[J]. 张红霞,王灿,刘鑫,申楷赟,付秀娟,王学华. 计算机工程与应用. 2018(14)
[10]道路桥梁养护中常见病害与维护方法[J]. 焦红霞. 中国高新区. 2018(14)
硕士论文
[1]基于边缘检测的图像分割算法研究[D]. 唐闯.燕山大学 2012
本文编号：3722941
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
学位论文数据集
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.3 存在的问题
1.4 本文的主要内容
第二章 图像预处理方法研究
2.1 引言
2.2 图像灰度化
2.3 图像滤波
2.3.1 均值滤波
2.3.2 中值滤波
2.3.3 滤波结果评价
2.4 图像灰度变换
2.4.1 灰度线性变换
2.4.2 灰度非线性变换
2.4.3 图像直方图均衡
2.5 本章小结
第三章 裂缝目标分割方法研究
3.1 引言
3.2 基于阈值的图像分割方法
3.2.1 最大类间方差法
3.2.2 Niblack算法
3.3 基于区域的图像分割方法
3.3.1 区域生长法
3.3.2 区域分裂合并法
3.4 基于边缘的图像分割方法
3.5 本文裂缝目标分割方法
3.5.1 背景减除算法
3.5.2 基于背景减除的自适应阈值目标图像分割算法
3.6 结果对比
3.7 本章小结
第四章 形态学滤波方法研究
4.1 引言
4.2 连通域的介绍
4.3 基于K-means的形态学滤波算法
4.3.1 传统的形态学滤波算法
4.3.2 关于K-means聚类算法基本理论
4.3.3 基于K-means的形态学滤波算法
4.4 本章小结
第五章 裂缝检测系统的设计及验证
5.1 引言
5.2 裂缝检测系统的设计
5.2.1 裂缝检测系统嵌入式硬件系统设计
5.2.2 裂缝检测软件系统设计
5.3 裂缝检测系统的验证及结果分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 本文工作总结
6.2 未来展望
参考文献
致谢
研究成果及已发表的学术论文
作者及导师简介
附件
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于阵列超声成像法的混凝土裂缝深度检测[J]. 张军,顾盛,潘永东,张健,吴玉龙. 无损检测. 2020(03)
[2]Pavement crack image acquisition methods and crack extraction algorithms:A review[J]. Weixing Wang,Mengfei Wang,Hongxia Li,Heng Zhao,Kevin Wang,Changtao He,Jun Wang,Sifan Zheng,Jiabin Chen. Journal of Traffic and Transportation Engineering（English Edition）. 2019(06)
[3]高速铁路无砟轨道表面裂缝三维图像自动识别算法[J]. 阳恩慧,张傲南,杨荣山,王郴平. 铁道学报. 2019(11)
[4]一种用于混凝土结构裂缝监测的光纤传感器[J]. 杨杰,张凯,程琳,王赵汉,李亚明. 压电与声光. 2019(04)
[5]基于自适应均值的地铁隧道裂缝图像滤波算法[J]. 张振海,尹晓珍,任倩. 重庆交通大学学报(自然科学版). 2019(06)
[6]基于无人飞机成像的桥梁裂缝宽度识别可行性研究[J]. 钟新谷,彭雄,沈明燕. 土木工程学报. 2019(04)
[7]路面破损图像自动处理技术研究进展[J]. 徐志刚,车艳丽,李金龙,赵祥模,潘勇,王忠仁,韦娜,宋宏勋. 交通运输工程学报. 2019(01)
[8]自适应窗口形状的中值滤波[J]. 邹永宁,姚功杰. 光学精密工程. 2018(12)
[9]图像边缘检测算法研究新进展[J]. 张红霞,王灿,刘鑫,申楷赟,付秀娟,王学华. 计算机工程与应用. 2018(14)
[10]道路桥梁养护中常见病害与维护方法[J]. 焦红霞. 中国高新区. 2018(14)
硕士论文
[1]基于边缘检测的图像分割算法研究[D]. 唐闯.燕山大学 2012
本文编号：3722941
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3722941.html
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